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从视频制作到图像生成，这些人工智能电脑升级您的内容创作
2024-12-18 16:55:06
Windows PC 中的 NVIDIA GeForce RTX GPU 增强了各种应用程序中的 AI 功能，与非 GeForce 笔记本电脑相比，AI 模型训练速度提高了 30 倍，游戏 FPS 提高了 8 倍，图像生成速度提高了 13 倍。这些 GPU 通过用于游戏的 NVIDIA DLSS 和用于将互联网视频升级到 4K HDR 质量的 RTX 视频等功能，提高了 600 多种应用和游戏的效率。此外，它们还支持人工智能驱动的生产力工具，这些工具可以学习用户行为，通过将数据保留在本地来增强安全性，并通过个性化聊天机器人提高生产力。
Windows PC 中的 NVIDIA GeForce RTX GPU 增强了各种应用程序中的 AI 功能，与非 GeForce 笔记本电脑相比，AI 模型训练速度提高了 30 倍，游戏 FPS 提高了 8 倍，图像生成速度提高了 13 倍。这些 GPU 通过用于游戏的 NVIDIA DLSS 和用于将互联网视频升级到 4K HDR 质量的 RTX 视频等功能，提高了 600 多种应用和游戏的效率。此外，它们还支持人工智能驱动的生产力工具，这些工具可以学习用户行为，通过将数据保留在本地来增强安全性，并通过个性化聊天机器人提高生产力。
新的亚利桑那州特许学校将使用人工智能代替人类教师
2024-12-18 16:30:00
在亚利桑那州特许学校委员会批准申请后，至少一所亚利桑那州学校将在 2025 年采用基于人工智能的教学方法。Unbound Academy 在德克萨斯州和佛罗里达州运营，名为 Alpha Schools，计划利用人工智能为学生定制两小时的学习计划，声称这种方法与传统教学方法相比，可以让他们的学业进步翻倍。人工智能将根据每个学生的表现不断调整课程，而成人则专注于情感支持和动机。在上午的人工智能指导教学后，学生将在下午培养生活技能，如团队合作、创业、领导力和社交技能。Unbound 位于亚利桑那州的学校计划从四年级到八年级开始开设课程，如果成功的话，可能会扩展到 K-8。此外，Unbound 还申请了犹他州和阿肯色州的开放学校。
在亚利桑那州特许学校委员会批准申请后，至少一所亚利桑那州学校将在 2025 年采用基于人工智能的教学方法。Unbound Academy 在德克萨斯州和佛罗里达州运营，名为 Alpha Schools，计划利用人工智能为学生定制两小时的学习计划，声称这种方法与传统教学方法相比，可以让他们的学业进步翻倍。人工智能将根据每个学生的表现不断调整课程，而成人则专注于情感支持和动机。在上午的人工智能指导教学后，学生将在下午培养生活技能，如团队合作、创业、领导力和社交技能。Unbound 位于亚利桑那州的学校计划从四年级到八年级开始开设课程，如果成功的话，可能会扩展到 K-8。此外，Unbound 还申请了犹他州和阿肯色州的开放学校。
人工智能能源需求增加了美国停电的风险塞马福尔
2024-12-18 16:24:00
人工智能带来的不断增长的能源需求可能会导致美国各地停电，因为电网难以满足预计未来十年将增长 15% 的消耗量。随着燃煤电厂的关闭和可再生能源整合的缓慢，一些地区到 2025 年可能会面临能源短缺。尽管大型科技公司努力为数据中心寻找替代能源，包括核电，但 NERC 警告称，需求增长将超过新增供应。
人工智能带来的不断增长的能源需求可能会导致美国各地停电，因为电网难以满足预计未来十年将增长 15% 的消耗量。随着燃煤电厂的关闭和可再生能源整合的缓慢，一些地区到 2025 年可能会面临能源短缺。尽管大型科技公司努力为数据中心寻找替代能源，包括核电，但 NERC 警告称，需求增长将超过新增供应。
Tabnine 从构建 AI 代码助手中学到了什么
2024-12-18 16:06:45
将人工智能代码助手集成到软件开发工作流程中，有望显着提高开发人员的生产力和体验。然而，实现这些好处需要一种强调文档和开发人员技能重要性的战略方法。### 要点：1. **文件事项：**- 文档经常被忽视，但在使用人工智能代码助手时变得至关重要。- 向关键组件添加全面的文档有助于人类开发人员理解复杂的系统，并使人工智能能够提供更准确和与上下文相关的建议。- 设计决策的详细原理应包含在文档中，而不仅仅是代码功能的描述。2. **开发者体验改进：**- 使用AI代码助手可以减少任务切换，并通过自动化重复任务来帮助维护开发人员流程状态。- 改进评论、拉取请求和单元测试的一致性，从而提高代码质量并减少技术债务。- 开发人员可以更加专注于创造力和创新等高价值工作。3. **自动问题到代码生成：**- Tabnine 等 AI 工具可以根据 JIRA 问题自动生成代码，使这些票据中的文档变得更有价值。- 通过为全面的问题描述提供明确的激励，这改变了开发人员使用工作管理系统的动态。4. **对开发商的战略投资：**- 充分利用人工智能代码助手的组织投资培训和提高开发人员的技能，以有效地利用这些工具。- 这包括培养创造力、创新和更好的系统设计，而不是完全自动化开发人员的角色。5. **维护开发人员角色：**- 虽然人工智能可以自动化许多任务，但它并不能取代对熟练软件开发人员的需求，他们可以设计系统并将用户需求转化为功能应用程序。- 开发人员的角色将演变为更多地关注高级问题解决而不是常规编码。### 实际步骤：1. **加强文档实践：**- 鼓励提供带有基本原理和上下文的完整文档，而不仅仅是代码描述。- 使用人工智能从现有代码库生成的见解来识别文档中的差距并确定改进的优先顺序。2. **利用问题到代码自动化：**- 将 Tabnine 等工具集成到您的工作流程中，以根据详细的 JIRA 问题自动生成代码。- 确保激励开发人员编写全面的票证，其中包含自动生成的所有必要详细信息。3. **提高技能的开发人员：**- 为开发人员提供有效使用AI代码助手的培训和资源。- 专注于培养设计思维、创造性解决问题和高级系统架构等领域的技能。4. **评估和优化工作流程集成：**- 持续评估人工智能工具与您的开发流程的集成。- 寻找机会通过自动化来简化任务、保持流程状态并减少技术债务。通过战略性地集成人工智能代码助手，同时强调文档实践和开发人员技能提升，组织可以显着增强其软件开发能力。这种方法不仅提高了生产力，而且还培育了更加创新和高效的开发环境。
将人工智能代码助手集成到软件开发工作流程中，有望显着提高开发人员的生产力和体验。然而，实现这些好处需要一种强调文档和开发人员技能重要性的战略方法。### 要点：1. **文件事项：**- 文档经常被忽视，但在使用人工智能代码助手时变得至关重要。- 向关键组件添加全面的文档有助于人类开发人员理解复杂的系统，并使人工智能能够提供更准确和与上下文相关的建议。- 设计决策的详细原理应包含在文档中，而不仅仅是代码功能的描述。2. **开发者体验改进：**- 使用AI代码助手可以减少任务切换，并通过自动化重复任务来帮助维护开发人员流程状态。- 改进评论、拉取请求和单元测试的一致性，从而提高代码质量并减少技术债务。- 开发人员可以更加专注于创造力和创新等高价值工作。3. **自动问题到代码生成：**- Tabnine 等 AI 工具可以根据 JIRA 问题自动生成代码，使这些票据中的文档变得更有价值。- 通过为全面的问题描述提供明确的激励，这改变了开发人员使用工作管理系统的动态。4. **对开发商的战略投资：**- 充分利用人工智能代码助手的组织投资培训和提高开发人员的技能，以有效地利用这些工具。- 这包括培养创造力、创新和更好的系统设计，而不是完全自动化开发人员的角色。5. **维护开发人员角色：**- 虽然人工智能可以自动化许多任务，但它并不能取代对熟练软件开发人员的需求，他们可以设计系统并将用户需求转化为功能应用程序。- 开发人员的角色将演变为更多地关注高级问题解决而不是常规编码。### 实际步骤：1. **加强文档实践：**- 鼓励提供带有基本原理和上下文的完整文档，而不仅仅是代码描述。- 使用人工智能从现有代码库生成的见解来识别文档中的差距并确定改进的优先顺序。2. **利用问题到代码自动化：**- 将 Tabnine 等工具集成到您的工作流程中，以根据详细的 JIRA 问题自动生成代码。- 确保激励开发人员编写全面的票证，其中包含自动生成的所有必要详细信息。3. **提高技能的开发人员：**- 为开发人员提供有效使用AI代码助手的培训和资源。- 专注于培养设计思维、创造性解决问题和高级系统架构等领域的技能。4. **评估和优化工作流程集成：**- 持续评估人工智能工具与您的开发流程的集成。- 寻找机会通过自动化来简化任务、保持流程状态并减少技术债务。通过战略性地集成人工智能代码助手，同时强调文档实践和开发人员技能提升，组织可以显着增强其软件开发能力。这种方法不仅提高了生产力，而且还培育了更加创新和高效的开发环境。
人工智能为您服务：具有语音功能的数字化身提供交互式客户体验
2024-12-18 16:06:07
世界各地的组织正在探索代理人工智能和聊天机器人，以提高生产力和客户服务。由生成式和代理式 AI 提供支持的智能 AI 代理可提高医疗保健、电信、制造和零售等行业的效率。到 2028 年，45% 的大型组织将使用员工人工智能化身。这些数字人类提供一致的多语言支持、个性化指导，提高运营效率、削减成本，同时提高客户忠诚度。SoftServe 等公司正在开发具有文本转语音和语音转文本功能的数字人机界面，以提供引人入胜且可扩展的客户服务解决方案。NVIDIA 的 AI 蓝图有助于为各种用例创建此类交互式工具。
世界各地的组织正在探索代理人工智能和聊天机器人，以提高生产力和客户服务。由生成式和代理式 AI 提供支持的智能 AI 代理可提高医疗保健、电信、制造和零售等行业的效率。到 2028 年，45% 的大型组织将使用员工人工智能化身。这些数字人类提供一致的多语言支持、个性化指导，提高运营效率、削减成本，同时提高客户忠诚度。SoftServe 等公司正在开发具有文本转语音和语音转文本功能的数字人机界面，以提供引人入胜且可扩展的客户服务解决方案。NVIDIA 的 AI 蓝图有助于为各种用例创建此类交互式工具。
工程师开发“高层”3D 芯片，实现更高效的 AI 硬件
2024-12-18 16:00:01
麻省理工学院的工程师开发了一种制造多层芯片的方法，不需要笨重的硅晶圆，从而实现层之间更快的通信和计算。这一突破可能会导致人工智能硬件的计算能力和数据存储能力显着提高，可与超级计算机相媲美，但可能可用于笔记本电脑或可穿戴设备。该团队采用受冶金启发的技术在低温（低于 400°C）下生长高质量半导体材料，从而保持底层电路的完整性。他们展示了不同过渡金属二硫属化物的交替层的生长，有望在没有硅衬底的情况下制造晶体管和逻辑元件。这种方法可以实现多个半导体层的密集集成，有可能导致人工智能硬件和逻辑芯片设计的重大进步。
麻省理工学院的工程师开发了一种制造多层芯片的方法，不需要笨重的硅晶圆，从而实现层之间更快的通信和计算。这一突破可能会导致人工智能硬件的计算能力和数据存储能力显着提高，可与超级计算机相媲美，但可能可用于笔记本电脑或可穿戴设备。该团队采用受冶金启发的技术在低温（低于 400°C）下生长高质量半导体材料，从而保持底层电路的完整性。他们展示了不同过渡金属二硫属化物的交替层的生长，有望在没有硅衬底的情况下制造晶体管和逻辑元件。这种方法可以实现多个半导体层的密集集成，有可能导致人工智能硬件和逻辑芯片设计的重大进步。
PS5 Pro 深入反应：GPU 和 RT 改进、PSSR 和索尼新的 AMD Amethyst 合作伙伴关系
2024-12-18 16:00:00
PlayStation 5 (PS5) Pro 迭代代表了主机游戏技术的重大飞跃，融合了多项可增强性能和视觉保真度的高级功能。以下是根据所提供信息的关键方面的概述：### 技术细节：- **处理器**：PS5 Pro 保持相同的处理器架构，但对其进行了优化，以实现更高的时钟速度和更好的热效率。- **时钟速度**：虽然基本频率基本保持不变，但 CPU 和 GPU 可以在需要时动态扩展到更高的频率，特别是在激烈的游戏会话或要求苛刻的工作负载期间。- **内存带宽**：增强的内存带宽可以实现更流畅的纹理流和更快的各个组件之间的数据传输。### 光线追踪 (RT) 功能：- PS5 Pro 引入了改进的实时光线追踪支持。该技术模拟光路，在游戏中创造逼真的灯光效果，显着增强视觉真实感。- 索尼利用 GPU 的矢量处理单元 (WPU)，重新利用它们来更有效地处理 RT 任务，类似于 AMD 的 GPU 方法。### PSSR 升频器：- **PSSR（PlayStation 超级采样分辨率）**：这是索尼专有的升级技术。它结合使用 GPU 的矢量寄存器和 WGP 来处理块中的图像数据，从而优化内存带宽使用。- **当前限制**：虽然 PSSR 在实施得当时会取得令人印象深刻的结果，但它尚未像英特尔的 XeSS 那样完全优化（它声称在升级过程中系统内存访问接近于零）。未来的迭代可能会以这种效率水平为目标。### 与 AMD 合作：紫水晶项目- 该项目旨在开发更好地支持游戏中机器学习（ML）和实时渲染的硬件和软件解决方案。- **目标**：使用机器学习技术增强去噪、纹理质量改进和几何细节增强等功能。- **未来潜力**：此次合作可能会带来更先进的升级技术，例如 FSR（FidelityFX 超分辨率），有可能缩小 AMD 的 RDNA 架构与 NVIDIA 的 DLSS 之间的差距。### 机器学习探索- 索尼和 AMD 正在合作探索如何将轻量级 CNN 集成到实时游戏图形中，改进纹理流、去噪甚至几何生成等方面。- **PS6 注意事项**：此次合作通过集成尖端的 ML 技术为未来的 PlayStation 游戏机奠定了基础。### 向后兼容性增强- 有潜力使用机器学习技术来增强旧版 PS5 游戏在 PS5 Pro 或未来迭代上玩时的性能。这可能包括更好的纹理流、更高效的帧速率管理以及改进的图形保真度。### 游戏示例：- **Stellar Blade**：展示了最好的 PSSR 实现之一，展示了图像质量的显着改进。- **Stellar Blade - PS5 Pro 评测**：强调控制台处理先进升级技术的能力，带来显着的视觉升级。### 未来展望- PS5 Pro 为更强大的游戏机（如传闻中的 PlayStation 6）奠定了基础，其硬件和软件的改进都可以极大地改变游戏体验。- 开发人员将能够获得增强的 RT 功能和卓越的 ML 集成，从而使他们能够突破实时图形的界限。＃＃＃ 结论PS5 Pro 代表了主机技术的重大进步，利用了更好的硬件优化、改进的光线追踪支持和专有的升级技术。通过 Amethyst 等项目与 AMD 的合作有望在将机器学习融入游戏体验方面取得更大进展。这为令人兴奋的未来奠定了基础，实时渲染功能将随着人工智能驱动的增强功能不断发展。
PlayStation 5 (PS5) Pro 迭代代表了主机游戏技术的重大飞跃，融合了多项可增强性能和视觉保真度的高级功能。以下是根据所提供信息的关键方面的概述：### 技术细节：- **处理器**：PS5 Pro 保持相同的处理器架构，但对其进行了优化，以实现更高的时钟速度和更好的热效率。- **时钟速度**：虽然基本频率基本保持不变，但 CPU 和 GPU 可以在需要时动态扩展到更高的频率，特别是在激烈的游戏会话或要求苛刻的工作负载期间。- **内存带宽**：增强的内存带宽可以实现更流畅的纹理流和更快的各个组件之间的数据传输。### 光线追踪 (RT) 功能：- PS5 Pro 引入了改进的实时光线追踪支持。该技术模拟光路，在游戏中创造逼真的灯光效果，显着增强视觉真实感。- 索尼利用 GPU 的矢量处理单元 (WPU)，重新利用它们来更有效地处理 RT 任务，类似于 AMD 的 GPU 方法。### PSSR 升频器：- **PSSR（PlayStation 超级采样分辨率）**：这是索尼专有的升级技术。它结合使用 GPU 的矢量寄存器和 WGP 来处理块中的图像数据，从而优化内存带宽使用。- **当前限制**：虽然 PSSR 在实施得当时会取得令人印象深刻的结果，但它尚未像英特尔的 XeSS 那样完全优化（它声称在升级过程中系统内存访问接近于零）。未来的迭代可能会以这种效率水平为目标。### 与 AMD 合作：紫水晶项目- 该项目旨在开发更好地支持游戏中机器学习（ML）和实时渲染的硬件和软件解决方案。- **目标**：使用机器学习技术增强去噪、纹理质量改进和几何细节增强等功能。- **未来潜力**：此次合作可能会带来更先进的升级技术，例如 FSR（FidelityFX 超分辨率），有可能缩小 AMD 的 RDNA 架构与 NVIDIA 的 DLSS 之间的差距。### 机器学习探索- 索尼和 AMD 正在合作探索如何将轻量级 CNN 集成到实时游戏图形中，改进纹理流、去噪甚至几何生成等方面。- **PS6 注意事项**：此次合作通过集成尖端的 ML 技术为未来的 PlayStation 游戏机奠定了基础。### 向后兼容性增强- 有潜力使用机器学习技术来增强旧版 PS5 游戏在 PS5 Pro 或未来迭代上玩时的性能。这可能包括更好的纹理流、更高效的帧速率管理以及改进的图形保真度。### 游戏示例：- **Stellar Blade**：展示了最好的 PSSR 实现之一，展示了图像质量的显着改进。- **Stellar Blade - PS5 Pro 评测**：强调控制台处理先进升级技术的能力，带来显着的视觉升级。### 未来展望- PS5 Pro 为更强大的游戏机（如传闻中的 PlayStation 6）奠定了基础，其硬件和软件的改进都可以极大地改变游戏体验。- 开发人员将能够获得增强的 RT 功能和卓越的 ML 集成，从而使他们能够突破实时图形的界限。＃＃＃ 结论PS5 Pro 代表了主机技术的重大进步，利用了更好的硬件优化、改进的光线追踪支持和专有的升级技术。通过 Amethyst 等项目与 AMD 的合作有望在将机器学习融入游戏体验方面取得更大进展。这为令人兴奋的未来奠定了基础，实时渲染功能将随着人工智能驱动的增强功能不断发展。
英国希望证明人工智能可以负责任地实现公共服务现代化
2024-12-18 15:37:46
英国政府根据算法透明度记录标准（ATRS）发布了新记录，以确保公共服务中人工智能使用的透明度。该计划旨在加强决策、减少积压并改善对公民的支持，同时建立对人工智能技术的信任。各部门正在使用人工智能来加快响应速度、分析数据并预测业务增长潜力，并制定强调人类监督和道德考虑的指导方针。此举是政府通过技术创新实现公共服务现代化的更广泛战略的一部分。
英国政府根据算法透明度记录标准（ATRS）发布了新记录，以确保公共服务中人工智能使用的透明度。该计划旨在加强决策、减少积压并改善对公民的支持，同时建立对人工智能技术的信任。各部门正在使用人工智能来加快响应速度、分析数据并预测业务增长潜力，并制定强调人类监督和道德考虑的指导方针。此举是政府通过技术创新实现公共服务现代化的更广泛战略的一部分。
研究人员询问人工智能模型以使其显露出来
2024-12-18 15:30:00
北卡罗来纳州立大学的计算机科学家开发了一种名为 TPUXtract 的侧通道攻击，该攻击可测量电磁辐射，以推断在 Google Edge TPU 上运行的 AI 模型的超参数。这项技术允许对手以高保真度重新创建人工智能模型，而不会产生原始训练的成本。研究人员声称他们的方法是第一个针对 Google Edge TPU 的全面超参数提取，每层大约三个小时后可以以 99.91% 的准确度复制模型。该攻击需要在推理过程中访问设备并了解软件部署，但不需要 TPU 架构或指令集的详细信息。
北卡罗来纳州立大学的计算机科学家开发了一种名为 TPUXtract 的侧通道攻击，该攻击可测量电磁辐射，以推断在 Google Edge TPU 上运行的 AI 模型的超参数。这项技术允许对手以高保真度重新创建人工智能模型，而不会产生原始训练的成本。研究人员声称他们的方法是第一个针对 Google Edge TPU 的全面超参数提取，每层大约三个小时后可以以 99.91% 的准确度复制模型。该攻击需要在推理过程中访问设备并了解软件部署，但不需要 TPU 架构或指令集的详细信息。
微软以 485,000 个 Nvidia AI 芯片订单超越竞争对手，巩固了 AI 领导地位
2024-12-18 15:21:53
根据科技咨询公司 Omdia 的估计，微软在 2024 年购买了 485,000 颗 Nvidia Hopper AI 芯片，大大超过了其美国竞争对手亚马逊和谷歌。Nvidia 第二大美国客户 Meta Platforms 购买了 224,000 个 Hopper 芯片。中国公司字节跳动和腾讯分别订购了约 23 万个 Nvidia 处理器，其中包括符合美国出口限制的 H20 型号。微软对人工智能处理器的强劲需求凸显了其积极的人工智能基础设施扩张，巩固了其在人工智能研究和云服务方面的领导地位。
根据科技咨询公司 Omdia 的估计，微软在 2024 年购买了 485,000 颗 Nvidia Hopper AI 芯片，大大超过了其美国竞争对手亚马逊和谷歌。Nvidia 第二大美国客户 Meta Platforms 购买了 224,000 个 Hopper 芯片。中国公司字节跳动和腾讯分别订购了约 23 万个 Nvidia 处理器，其中包括符合美国出口限制的 H20 型号。微软对人工智能处理器的强劲需求凸显了其积极的人工智能基础设施扩张，巩固了其在人工智能研究和云服务方面的领导地位。